An anisotropic mesh adaptation method for the finite element solution of heterogeneous anisotropic diffusion problems
University of Kansas（堪萨斯大学）
针对非均质各向异性扩散问题，提出一种各向异性非钝角条件用于线性有限元离散，并基于该条件构造度量张量以实现满足离散最大原理的网格自适应。
2010-08-27 cs.NA math.NA
A study on anisotropic mesh adaptation for finite element approximation of eigenvalue problems with anisotropic diffusion operators
the University of Kansas（堪萨斯大学）
本文研究了各向异性扩散算子的本征值问题的有限元近似中的各向异性网格自适应方法，通过M-uniform网格方法建立了非均匀网格的数学描述，并在准M-uniform网格上建立了计算本征值误差的界，通过数值实验验证了各向异性自适应网格在计算本征值方面的准确性以及理论分析预测的二阶收敛性。
2014-02-24 cs.NA math.NA
Discrete maximum principle and a Delaunay-type mesh condition for linear finite element approximations of two-dimensional anisotropic diffusion problems
the University of Kansas（堪萨斯大学）
针对二维各向异性扩散问题，提出一种Delaunay型网格条件，使线性有限元近似满足离散极大值原理，该条件弱于现有各向异性非钝角条件，并推广了经典Delaunay条件。
2010-08-03 cs.NA math.NA
Using trullekrul in pde2path -- anisotropic mesh adaptation for some Allen-Cahn models in 2D and 3D
我们通过一些例子来描述如何在pde 2 path中使用网格适配包trullekrul的一些功能。
2019-12-23 cs.NA math.NA nlin.PS
Anisotropic space-time goal-oriented error control and mesh adaptivity for convection-diffusion-reaction equations
提出基于DWR的各向异性目标导向误差估计器，结合SUPG稳定化，实现对流-扩散-反应方程的自适应网格细化，数值实验证明其优于各向同性方法。
2025-04-20 cs.NA math.NA
Non-hydrostatic mesoscale atmospheric modeling by the anisotropic mesh adaptive discontinuous Galerkin method
本文提出结合各向异性 hp-网格自适应的全隐式时空间断 Galerkin 方法，用于非静力中尺度大气建模，可在满足插值误差容差的同时最小化自由度，并通过多个基准验证性能。
2024-01-19 cs.NA math.NA
A new anisotropic mesh adaptation method based upon hierarchical a posteriori error estimates
提出了一种新的椭圆型微分方程有限元各向异性网格自适应策略。该算法在一定的度量空间中生成各向异性的自适应网格作为准均匀网格，度量张量的计算基于分层后验误差估计。在这项研究中，一个整体的分层误差估计，以获得可靠的方向信息的解决方案。而不是解决全局误差的问题，这是昂贵的，在一般情况下，我们解决它迭代使用对称高斯-赛德尔（GS）方法。数值结果表明，几个GS迭代是足够的，以获得一个相当好的近似误差用于各向异性网格自适应。新方法进行了比较，与几种策略，使用局部误差估计或恢复海森。数值结果的选择的测试实例和数学模型的热电池中的热传导与大的正交各向异性跳跃的材料系数。
2019-08-12 cs.NA math.NA
Anisotropic Mesh Adaptation for Variational Problems Using Error Estimation Based on Hierarchical Bases
The University of Kansas（堪萨斯大学）
本文利用全局分层基误差估计器构建各向异性度量张量，用于变分问题的自适应有限元求解，数值结果与基于Hessian恢复的度量张量性能相当。
2010-07-26 cs.NA math.NA
Conditioning of Finite Element Equations with Arbitrary Anisotropic Meshes
Department of Mathematics, the University of Kansas（堪萨斯大学数学系）
针对任意网格的各向异性扩散问题，推导了线性有限元方程条件数的上界，揭示了自适应各向异性网格下条件数远优于通常预期，并研究了Jacobi预处理对条件数的影响。
2012-09-18 cs.NA math.NA
A Study on Using Hierarchical Basis Error Estimates in Anisotropic Mesh Adaptation for the Finite Element Method
University of Kansas（堪萨斯大学）
研究使用全局层次基误差估计器构造各向异性度量张量，用于自适应有限元求解，数值结果表明该方法性能良好，与基于Hessian恢复的度量张量相当，且在梯度跳跃和陡峭边界层问题上能提供更好的适应性。
2012-01-20 cs.NA math.NA
A Nonconforming Finite Element Method for Elliptic Interface Problems on Locally Anisotropic Meshes
本文提出一种在局部各向异性混合网格上的非协调P1有限元方法，通过新的一致性误差分析去除拟正则性假设，数值实验验证了其收敛性与稳健性。
2025-10-07 cs.NA math.NA
A monotone $Q^1$ finite element method for anisotropic elliptic equations
本文针对具有对角占优扩散系数矩阵的各向异性扩散问题，在均匀网格上构造了满足离散最大值原理的单调连续$Q^1$有限元方法，严格证明了其收敛性，并给出了四边形网格上的特定网格约束条件。
2024-07-27 cs.NA math.NA
Discretisation of heterogeneous and anisotropic diffusion problems on general non-conforming meshes. SUSHI: a scheme using stabilisation and hybrid interfaces
Université Paris-Est（巴黎东大学）；Université de Provence（普罗旺斯大学）
针对一般网格上的异质各向异性扩散问题，提出一种基于控制体中心值和内部界面未知量的离散化方案，并证明其收敛性和误差估计。
2008-12-09 cs.NA math.NA
Anisotropic residual based a posteriori mesh adaptation in 2D: element based approach
University of Ottawa（渥太华大学）
本文提出一种基于元素的各向异性后验误差估计器自适应方法，通过局部网格修改等分误差，无需使用度量函数。数值结果表明该方法在控制能量范数误差自由度方面表现良好，但计算成本增加。同时引入了新的L²变体估计器，证明其与精确L²误差条件等价，并展示了其在控制L²误差方面的优越性。
2016-12-19 cs.NA math.NA
Solving Stress and Compliance Constrained Volume Minimization using Anisotropic Mesh Adaptation, the Method of Moving Asymptotes and a Global p-norm
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出利用各向异性网格自适应和移动渐近线法解决应力约束下的体积最小化问题，通过p=10的全局p-范数方法分析网格依赖性，并通过引入圆角放松L型支架问题。
2015-08-04 cs.NA math.NA
Adaptive moving mesh methods for isotropic/anisotropic mean curvature flow with axisymmetric geometry
School of Mathematics and Statistics, Zhengzhou University（郑州大学数学与统计学院）
本文提出轴对称平均曲率流的自适应移动网格方法，基于等分布原理和曲率监控函数，结合有限差分与能量稳定格式，有效提升复杂几何演化的精度并防止网格退化。
2026-09-15 cs.NA math.NA
Anisotropic mesh adaptation for region-based segmentation accounting for image spatial information
Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）；Centre Internacional de Mètodes Numèrics en Enginyeria (CIMNE)（国际工程数值方法中心）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）
提出了一种基于各向异性网格自适应的有限元图像分割方法。该方法依赖于分裂Bregman算法的最小化的区域为基础的能量功能和各向异性恢复为基础的误差估计，以驱动网格自适应。更确切地说，贝叶斯能量函数被认为是占图像空间信息，确保该方法能够识别复杂图像中的非均匀空间模式。此外，各向异性网格自适应保证了图像的背景和前景之间的界面的清晰检测，具有减少的自由度。由此产生的分裂适应Bregman算法进行测试的一组真实图像显示的准确性和鲁棒性的方法，即使在存在高斯，盐和胡椒和斑点噪声。
2022-06-28 cs.CV cs.NA math.NA
Isometric simplices for high-order anisotropic mesh adaptation. Part I: Definition and existence of isometric triangulations
本文面向基于 Riemannian 度量的高阶各向异性网格自适应，将单位单纯形与单位网格概念推广至弯曲单元，提出基于 Riemannian 等距的定义及准单位性扩展，并在二维验证其存在性。
2025-01-10 cs.CG cs.NA math.NA
Multi-goal-oriented anisotropic error control and mesh adaptivity for time-dependent convection-dominated problems
本文针对时间依赖对流-扩散-反应方程，提出基于DWR方法的各向异性多目标误差控制策略，结合SUPG稳定化，通过方向误差指示子生成自适应各向异性网格，实现对多个感兴趣量的高效准确误差控制。
2025-07-01 cs.NA math.NA
Discrete maximum principle for the weak Galerkin method for anisotropic diffusion problems
the University of Kansas（堪萨斯大学）；Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）
本文研究了弱伽辽金方法在各向异性扩散问题中的离散最大原理保持，通过构造简化系统和分析自由度关系，得到更弱的网格条件，并通过数值实验验证了结果。
2015-07-16 cs.NA math.NA
Stability of explicit one-step methods for P1-finite element approximation of linear diffusion equations on anisotropic meshes
the University of Kansas（堪萨斯大学）；Weierstrass Institute（韦伊尔斯特拉斯研究所）；TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
研究显式单步积分方案在线性有限元逼近线性抛物方程中的稳定性，推导出时间步长上限的紧致界，揭示网格几何与扩散矩阵相互作用对稳定性的影响，并通过数值实验验证理论结果。
2016-02-25 cs.NA math.NA
A new anisotropic finite element method on polyhedral domains: interpolation error analysis
Wayne State University（韦恩州立大学）
本文提出了一种改进的各向异性四面体网格细化算法，用于处理多面体域上Poisson方程的奇异解，通过适合加权空间的插值误差估计设计最优有限元方法，并通过数值实验验证方法有效性。
2016-12-20 cs.NA math.NA
Anisotropic Mesh Adaptation for Image Representation
University of Missouri-Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校）
本文提出基于各向异性网格自适应的GPRAMA方法，通过改进的网格拼接技术实现更高质量的图像表示，同时降低计算成本。
2016-03-29 cs.CV cs.NA math.NA
Adaptive anisotropic Bayesian meshing for inverse problems
针对反问题离散化误差危害大、精细离散化计算成本高的问题，提出将各向异性度量与网格作为反问题未知量迭代自适应细化的方法，可显著降低内存与时间开销。
2023-10-05 cs.NA math.NA
Morley finite element analysis for fourth-order elliptic equations under a semi-regular mesh condition
本研究提出Morley有限元方法的精确各向异性插值误差估计并应用于四阶椭圆方程，不依赖形状正则性网格条件，通过Raviart--Thomas与Morley空间关系证明项一致性，实现最优收敛速率。
2024-08-23 cs.NA math.NA
Anisotropic finite elements with high aspect ratio for an Asymptotic Preserving method for highly anisotropic elliptic equation
Université de Toulouse, UPS, Institut de Mathématiques de Toulouse（图卢兹大学，应用科学学院，图卢兹数学研究所）
本文通过引入稳定项推广了高度各向异性椭圆方程的渐近保持方法，并提出了各向异性误差指示器和网格自适应算法，显著减少了达到指定精度所需的网格点数，网格最大纵横比超过500。
2013-02-18 cs.NA math.NA
Anisotropic Mesh Filtering by Homogeneous MLS Fitting
在本文中，我们提出了一种新的几何滤波器，齐次移动最小二乘拟合滤波器（H-MLS滤波器），各向异性网格滤波。我们计算网格顶点的新位置作为移动常数对局部相邻顶点和通过顶点的切面的齐次最小二乘拟合的解，而不是通过移动参数曲面拟合噪声数据并将噪声数据投影到曲面上。用于定义切面的法线不需要预先过滤，但是用于平衡相邻顶点和相邻切面之间的影响的参数在每个切向方向上的二次精度的假设下从原始数据稳健地计算。对于各向异性滤波，自适应地计算用于最小二乘拟合的各个相邻点的权重。该滤波器易于实现，具有网格滤波的显著特点。(1)该滤波器是局部实现的，具有圆的精度，可以准确地恢复球体和圆柱体。(2)滤波后的网格模型对原始数据具有很高的保真度，没有任何位置约束，并且可以很好地保留显著或尖锐的特征。(3)该滤波器可用于滤除含有各种噪声的网格以及高度不规则三角剖分的网格。
2019-12-21 cs.GR cs.NA math.NA
Anisotropic Mesh Adaptation for Image Segmentation Based on Mumford-Shah Functional
University of Missouri-Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
随着数字图像分辨率的显著提高，图像处理在精度和效率方面变得更具挑战性。在本文中，我们考虑通过求解偏微分方程（PDE）模型的基础上Mumford-Shah功能的图像分割。我们开发了一种新的算法，结合各向异性网格自适应图像表示和有限元法求解偏微分方程模型。与传统的有限差分算法相比，该算法在不降低图像质量的情况下，可以获得更快、更好的结果。我们还扩展了算法分割图像的多个区域。
2020-07-17 cs.CV cs.NA math.NA
Anisotropic meshes and stabilized parameters for the stabilized finite element methods
Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院）；Central China Normal University（华中师范大学）
本文提出了一种生成各向异性网格并选择合适稳定化参数的方法，用于二维对流占优对流扩散方程的稳定化线性连续有限元方法。通过结合Hessian矩阵、流体场和几何属性，推导出最优稳定化参数与度量张量的关系，并通过数值实验验证了方法的稳定性与效率。
2016-02-06 cs.NA math.NA
Nitsche's method under a semi-regular mesh condition
本文针对凸域上的 Poisson 与 Stokes 方程，研究基于各向异性弱过惩罚对称内部惩罚法的 Nitsche 方法，并利用两类有限元空间关系证明一致性误差估计。
2025-05-12 cs.NA math.NA
Anisotropic mesh refinement in polyhedral domains: error estimates with data in L^2(Ω)
Institut für Mathematik und Bauinformatik, Universität der Bundeswehr München（德国联邦国防军慕尼黑大学建筑信息学数学研究所）；Departamento de Matemática, Universidad de Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学数学系）；Instituto de Ciencias, Universidad Nacional de General Sarmiento（圣马丁国立大学科学研究所）
针对三维多面体域上带齐次Dirichlet边界的Poisson方程，采用各向异性分级网格处理边界非光滑处的解奇异性，通过新拟插值算子分析分段线性近似的H^1和L^2误差，并推广到最优控制问题和任意阶边缘元离散紧性证明。
2013-03-12 cs.NA math.NA
Structure-preserving parametric finite element methods for anisotropic surface diffusion flow with minimal deformation formulation
本文针对各向异性表面扩散流，基于极小变形公式提出保结构参数有限元方法，通过调和映射改善网格质量，实现高阶时间精度、体积守恒与能量稳定。
2025-01-22 cs.NA math.NA
A Metric Tensor Approach to Data Assimilation with Adaptive Moving Meshes
自适应移动网格是求解由时间相关偏微分方程给出的物理模型的有效方法。然而，当结合自适应网格程序与基于集合的数据同化（DA）技术时，必须给予特殊的考虑。特别是，我们专注于的情况下，每个合奏成员evolvesindependently对自己的网格和插值到一个共同的网格DA更新。本文概述了一种方法来开发时间相关的参考网格使用的位置的观测和度量张量（MT）或监控功能，定义的空间网格的集合成员。我们开发了一个基于度量张量的时间依赖的空间定位方案（MT定位）。本文还探讨了自适应移动网格技术如何控制和通知网格点的位置，使其集中在观测点附近，从而减小观测插值的误差。当我们在具有稀疏空间离散化的位置进行观测时，这是特别有益的。我们使用不连续的Galerkin（DG）近似的一维和二维无粘Burgers方程说明我们的结果的实用性。数值结果表明，MT定位方案相比，毫不逊色于标准的Gaspari-Cohn定位技术。在观测稀疏的问题中，公共网格的选择对DA性能有直接影响。数值结果也表明了基于DG的插值方法相对于线性插值的优越性。
2021-09-13 cs.NA math.NA
Conditioning of implicit Runge-Kutta integration for finite element approximation of linear diffusion equations on anisotropic meshes
研究了一般各向异性网格上扩散方程线性有限元逼近隐式Runge-Kutta（RK）积分的条件。对于隐式Euler方法和一般隐式RK方法，给出了有对角预处理和无对角预处理的线性系的条件数的界.对于一般隐式RK积分得到的线性系，考虑了两种求解策略：联立求解（将系统作为一个整体求解）和逐次求解，逐次求解遵循隐式RK方法的常用实现，即首先利用RK矩阵的Jordan标准形将系统转化为更小的系统，然后逐次求解。对于RK系数矩阵的对称部分为半正定的情况下的联立解和逐次解，证明了。若RK系数矩阵对称部分的最小特征值为负，采用联立求解策略，给出了时间步长的上界，使得系统矩阵为正定.所得到的条件数的界具有明确的几何解释，并充分考虑了扩散矩阵和网格几何之间的相互作用。他们表明，有三个网格相关的因素，可以影响空调：元素的数量，在欧几里得度量测量的网格不均匀性，以及相对于逆扩散矩阵的网格不均匀性。研究还表明，利用系统矩阵、质量矩阵或集中质量矩阵的对角线进行预处理，可以有效地消除欧几里德度量中测量的网格不均匀性的影响。给出了数值例子。
2019-10-05 cs.NA math.NA
The optimal aspect ratio for piecewise quadratic anisotropic finite element approximation
Laboratoire Jacques Louis Lions（雅克-路易·利翁斯实验室）
针对分段二次有限元，推导了网格自适应中三角形单元的最优纵横比，该纵横比由逼近函数的Hessian矩阵的谱范数决定。
2011-01-03 cs.NA math.NA
Mesh Refinement for Anisotropic Diffusion in Magnetized Plasmas
针对磁化等离子体中极端各向异性导致的薄边界层计算成本高的问题，提出并验证了三种网格细化策略，发现自适应策略能用极少自由度达到均匀细化的精度，并推广至三维及更大各向异性比场景。
2023-06-28 cs.NA math.NA
Anisotropic mesh adaptation in Firedrake with PETSc DMPlex
Imperial College（帝国理工学院）；Rice University（莱斯大学）
本文提出将Pragmatic库集成到DMPlex中，实现各向异性网格自适应，展示了在Firedrake中通过三维输运测试案例验证了该方法的可行性。
2016-10-31 cs.CG cs.MS cs.NA
An Anisotropic $hp$-Adaptation Framework for Ultraweak Discontinuous Petrov-Galerkin Formulations
本文提出一种用于超弱 DPG 公式的三维各向异性 $hp$-自适应细化策略，利用内置误差估计器进行两步细化，并在六面体网格上通过数值示例验证其性能。
2023-09-01 cs.CE cs.NA math.NA
Maximum principle in linear finite element approximations of anisotropic diffusion-convection-reaction problems
Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）；the University of Kansas（堪萨斯大学）；Xiamen University（厦门大学）
针对各向异性扩散-对流-反应问题的线性有限元近似，提出一种网格条件以保证离散最大值原理，该条件要求网格为单纯形且在扩散矩阵逆指定的度量下满足特定非钝角条件，二维情形可弱化为广义Delaunay条件的摄动。
2014-01-17 cs.NA math.NA
Simulating Viscous Fingering with a Timespace Method and Anisotropic Mesh Adaptation
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出一种时空方法和各向异性网格自适应技术，用于解决二维粘性指进问题，通过避免启发式和插值误差，提高时间步长精度，从而提升计算效率。
2015-08-17 cs.CE cs.NA math.NA
Interplay between diffusion anisotropy and mesh skewness in Hybrid High-Order schemes
研究了网格偏斜度对求解各向异性扩散方程的标准混合高阶（HHO）格式精度的影响。在定义了规则偏斜网格序列的概念之后，这允许，例如，对于在网格细化过程中变得越来越细长的单元，我们建立了一个误差估计，其中我们精确地跟踪了局部乘法常数在扩散张量和网格偏斜度方面的依赖性。这种依赖性使得明确的局部扩散属性和元素的失真之间的相互作用。然后，我们提供了几个数值结果来评估实际的收敛性能的HHO高度各向异性扩散或高度扭曲的网格。这些测试表明比理论估计值更稳健的行为。
2020-01-29 cs.NA math.NA
Anisotropic mesh adaptation for unsteady two-phase flow simulation with the Cahn-Hilliard Navier-Stokes model
本文提出一种基于黎曼度量的各向异性网格自适应方法，用于Cahn-Hilliard Navier-Stokes两相流模拟，通过全局瞬态不动点法动态控制界面厚度，显著降低计算成本，并经制造解和上升气泡基准验证。
2025-10-08 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Space-time hexahedral finite element methods for parabolic evolution problems
我们提出了局部稳定的协调时空有限元法的抛物型发展方程六面体分解的时空柱。张量积分解允许各向异性的先验误差估计，这是明确的空间和时间的网格。此外，张量积有限元适合各向异性自适应网格细化策略，提供了一个适当的后验离散化误差估计是可用的。我们提出了这样的各向异性自适应策略与数值实验。
2021-03-25 cs.NA math.NA
Macro-element interpolation on tensor product meshes
Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）
本文发展了宏元插值误差估计的通用理论，分析了矩形网格上的C^1型双二次宏元插值算子，并提出了一种改进的Scott-Zhang型算子，用于奇异摄动反应扩散问题的近似。
2014-02-20 cs.NA math.NA
A partially mesh-free scheme for representing anisotropic spatial variations along field lines
University of Warwick（华威大学）
本文提出一种部分无网格方案，用于高效求解各向异性问题的微分方程，通过沿场线方向的结构化网格和支撑函数实现高效表示。
2016-08-19 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Moving Mesh with Streamline Upwind Petrov-Galerkin (MM-SUPG) Method for Time-dependent Convection-Dominated Convection-Diffusion Problems
Arizona State University（亚利桑那州立大学）；Valorem Reply
本文提出一种结合残差基 SUPG 稳定化与基于度量的移动网格 PDE 方法的 MM-SUPG 方法，通过网格适应与稳定化相互作用提升对流占优问题的求解精度与稳定性。
2026-04-14 cs.NA math.NA
Determining anisotropic conductivity using diffusion tensor imaging data in magneto-acoustic tomography with magnetic induction
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；Ecole Normale Supérieure（巴黎高等师范学院）
本文提出利用扩散张量成像数据确定各向异性电导率的数学和数值框架，结合磁声成像与磁感应技术，改进空间分辨率和准确性。
2017-02-16 cs.NA math.NA
Anisotropic Boundary Layer Adaptivity of Multi-Element Wings
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
本文研究多元件机翼的各向异性自适应网格方法，通过边界层元素自适应控制提升近壁区和涡流区的分辨率，验证了误差指标驱动的自适应方法的有效性。
2014-02-27 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
Near Real-time Adaptive Isotropic and Anisotropic Image-to-mesh Conversion for Numerical Simulations Involving Cerebral Aneurysms
Center for Real-time Computing, Old Dominion University（老道明大学实时计算中心）；Cerebrovascular Center for Research, Stony Brook University（石溪大学脑血管研究中心）
本文提出两种自适应网格生成方法，用于快速生成高质量脑动脉瘤数值模拟所需的网格，其中一种方法在实时中生成各向同性网格，另一种在近实时中生成各向异性网格。
2025-12-04 cs.DC cs.GR cs.MS
The Alignment Properties of Monge-Ampere based Mesh Redistribution Methods: I Linear Features
University of Bath（巴斯大学）；Simon Fraser University（西蒙菲莎大学）
本文研究基于Monge-Ampere方程的网格重分布方法是否产生各向异性网格，通过线性特征模型推导了精确度量并分析了其特征值与特征向量的性质。
2014-02-21 cs.NA math.NA
Neural Operator-Grounded Continuous Tensor Function Representation and Its Applications
School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学数学科学学院）；School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院）；Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学数学系）
本文提出神经运算机基础的连续张量函数表示NO-CTR，通过连续非线性模式-n运算符提升复杂数据表示能力，并在多种数据集上验证其优越性。
2026-03-02 cs.CV cs.NA math.NA
The Beauty of Anisotropic Mesh Refinement: Omnitrees for Efficient Dyadic Discretizations
RIKEN Center for Computational Science（理化学研究所计算科学中心）
本文提出Omnitrees作为Octrees的各向异性扩展，通过局部重要维度细化，提升AMR收敛速度并减少存储开销，适用于高维问题。
2026-02-27 cs.CG cs.DS cs.GR
